(57)【要約】【課題】水害による損害を受ける物件、および水害被害を担保する保険などの金融商品が抱えるリスクを評価するために、水害の確率分布を推定し、リスク指標を算出し、それらをわかりやすく表示する。【解決手段】試行数設定工程１０１はユーザに試行数を設定させる。シナリオ生成工程１０２は水理解析に必要な条件に関する記述を生成する。工程１０３は全シナリオについて工程１０４および工程１０５を繰り返す。水理解析工程１０４は水理解析を行う。被害額算定工程１０５は水理解析の結果から物件の被害額を算出する。被害額確率分布算出工程１０６は、シナリオごと物件ごとに算出された被害額から、被害額についての確率分布を算出する。これらの機能から構成する。【選択図】図１
2006004212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試行数の設定を受け、
降雨量時系列が記述された上記試行数のシナリオを生成し、
前記生成されたシナリオ各々を用いて水理解析を行い、
前記水理解析により得られた水害に関する情報と、物件毎の資産情報とを用いて、物件毎の水害被害額を算定し、
上記算出された物件毎の被害額を用いて、上記水害の被害額の確率分布を算出することを特徴とする被害の推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２】
降雨量時系列はモンテカルロシミュレーションを用いて生成することを特徴とする請求項１に記載の被害の推定法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項３】
前記シナリオは、
上記試行数の降雨量時系列を取得し、
前記取得した降雨量時系列をイベント毎に分割し、
上記分割されたイベントから、予め設定される降雨現象の特性に関する条件に該当するイベントを選択し、
前記選択された、若しくはされなかったイベントの何れかを用いて、上記複数のシナリオを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の被害の推定方法をコンピュータの実行させるためのプログラム。
【請求項４】
入力手段を介して上記降雨現象の特性に関する条件として、被害のでない条件又は被害の生じる条件の入力を受け、
入力を受けた条件を用いて上記選択を行うことを特徴とする請求項３記載の水害被害の推定方法をコンピュータの実行させるためのプログラム。
【請求項５】
表示手段に最大降雨強度及び降雨継続時間を軸として上記生成されたシナリオの頻度を表示し、
上記グラフの範囲指定を受けることを上記条件の入力を受けることを特徴とする請求項４記載の被害の推定方法をコンピュータの実行させるためのプログラム。
【請求項６】
治水設備機能不全条件の入力を受け、上記水理解析には該治水設備機能不全条件を用いることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の被害の推定方法をコンピュータの実行させるためのプログラム。
【請求項７】
上記確率分布を用いて水害のリスク指標及びその推定範囲を算出し、
表示手段に地図を表示し、
上記地図中の上記物件の位置と対応付けて、上記リスク指標とその指定範囲を表示することを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の被害の推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
複数の上記物件の少なくとも一部の物件の条件を変化させたときの水害リスクの変化を表す指標を算出し、
表示手段に表示される地図上の上記条件の変化した物件に対応づけて前記変化を表す指標を
表示することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載の被害の推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項９】
物件毎の資産情報と、複数の降雨量時系列情報を用いて算出された該物件毎の被害額から該被害額の確率分布を算出し、
該確率分布を用いて上記物件毎の水害のリスク指標及びその推定範囲を算出し、
表示手段に上記物件の含まれる地図を表示し、
上記地図中の上記物件の位置と対応付けて表示される図形の縦横のサイズ又は明度と彩度の組み合わせによって、上記リスク指標とその指定範囲を同一画面条に表示することを特徴とする情報提示方法。
【請求項１０】
物件毎の資産情報と、複数の降雨量時系列情報を用いて算出された該物件毎の被害額から該被害額の確率分布を算出し、
複数の上記物件の少なくとも一部の物件の条件を変化させたときの他の上記物件の水害リスクの変化を表す指標を算出し、
表示手段に表示される上記物件を含む地図上の上記条件の変化した物件に対応づけて前記変化を表す指標のレベルを可視化して表示することを特徴とする情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いて被害額を予想するシステムに関する。特に水害被害の統計値を推定する方法、および算出したリスク指標を地図およびグラフ上に表示して水害リスク評価を支援するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
水害は多数の住民に多額の損害を同時に生じさせるため、水害による損害を担保する保険会社の経営を大きく左右する。保険を安定して運用するためには、保険契約者の資産の水害リスク、および保険会社の保険金支払いリスクを評価する必要がある。
従来水害リスク評価のための方法がいくつか提案されている。例えば、氾濫シミュレーションおよび被害額の算定を行い、河川氾濫による被害額を推定する図２に示す方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
堤防やダムなどの治水施設の整備によってもたらされる経済的な便益を計測する方法の例を図２に示す。近年この方法は水害想定図や洪水ハザードマップなど、水害に関する基本的な情報を作成するために広く用いられている。
【０００３】
まず解析対象河川における流量規模（２０１）および年平均超過確率（２０２）を設定する。設定は、異なる年平均超過確率を６ケース程度選び、それに対応する流量規模を河川整備計画などから求める。年平均超過確率の選び方として、年間超過確率１／５、１／１０、１／３０、１／５０、１／１００、１／１５０等が可能である。列２０２は確率が大きい順に上から記入する。流量規模別に氾濫シミュレーションを行い、水害被害額を算定する。氾濫シミュレーションとは、この場合、河川からあふれた水の市街地における振る舞いを物理法則に基づき推定する方法である。氾濫シミュレーションに必要な条件のうち、破堤地点などシミュレーションおよびデータから一意に決めることができない条件については、最悪の被害が生じる条件を選ぶ。
【０００４】
また被害額の算定には、過去の水害被害の統計から作成した、浸水状態と損傷率に関する経験式を用いる。氾濫シミュレーションの条件として、検討する治水事業を行わなかった場合、および検討する治水事業を行った場合を想定し、それぞれについて被害額（２０３、２０４）を算定する。軽減被害額（２０５）は列２０３から列２０４を引くことにより求める。区間平均被害額（２０６）は隣り合う行の被害額の平均値を記入する。区間確率（２０７）は隣り合う行の超過確率の差を記入する。列２０４と列２０５をかけることにより、年平均被害額（２０８）を算出する。年平均被害額期待値（２０９）は、列２０８の合計を採ることにより算出する。
【０００５】
【非特許文献１】建設省河川局、治水経済調査マニュアル(案)、平成１２年５月  建設省河川局
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
金融商品の開発において金融工学を適用すると、健全な金融商品が開発できる。水害を担保する保険設計に金融工学を適用するためには、水害被害額の確率分布が必要である。被害額の確率分布とは、任意の被害額に対してそれぞれひとつの確率が対応する関係の記述である。
【０００７】
従来の手法では任意の年平均超過確率（２０２）に対しそれぞれひとつの被害額（２０３）が算出される前提になっている。また、流量規模（２０１）と年平均超過確率（２０２）の関係は既知であるとしている。しかし実際には、流量規模（２０１）だけでは被害額は決まらず、氾濫シミュレーションにおいて堤防決壊地点（破堤点）、破堤幅、排水ポンプ稼動状態などの条件を想定する必要がある。想定条件を変更すれば、同じ年平均超過確率でも異なる被害額が算出される。したがって、任意の被害額に対してそれぞれひとつの確率を求めることはできない。
【０００８】
一方、モンテカルロシミュレーションなどにより金融商品リスクの確率分布を予測する方法がある。金融商品のリスクを決定する要因についての確率分布を用意し、要因の状態を確率分布と乱数に基づき決定し、最終的に金融商品リスクを算出する。この試行を複数回行い、すべての結果を統計処理することにより、金融商品リスクの確率分布を求める方法である。しかし、この方法は物理法則を反映していないため、水害被害推定に用いることはできない。
【０００９】
発明者は、物理法則を反映したシミュレーションにより水害被害額を推定し、モンテカルロシミュレーションの手法により水害被害額の確率分布を推定できれば、両者の長所を兼ね備えた理想的な確率分布を求められることに着目した。
本発明は、シミュレーションを用いて被害額の確率分布を求めるものである。又、確率分布を用いて算出したリスク指標等をわかりやすく可視化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願に記載される代表的な発明の概要は以下の通りである。入力手段を介してユーザから解析対象の生成試行数の設定を受け、設定された試行数の降雨量時系列が記述されたシナリオを生成する。生成されたシナリオ各々を用いて水理解析を行い、水理解析により得られた水害に関する情報と、物件毎の資産情報とを用いて、物件毎の水害被害額を算定して水害の被害額の確率分布を算出することを特徴とする被害の推定方法。さらにこの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、及び装置についても開示する。
又、算出された値を地図上の物件と対応づけて表示する方法についても開示する。
【発明の効果】
【００１１】
本願記載の発明によれば、算出されるそれぞれの試行における被害額は物理法則を反映した確からしい値が算出される。さらに、シナリオを大量に生成することにより、被害額の統計を取ることができ、被害額の確率分布を得ることができる。さらに、各物件に対応付けられる統計値等を利用者にわかりやすく提示する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は本発明に関わる水害被害の統計値を推定する方法の一実施形態を説明する流れ図である。本発明は試行数設定工程１０１、シナリオ生成工程１０２、全シナリオについて水理解析工程１０４及び被害額算定工程１０５を繰り返す工程１０３、被害額確率分布算出工程１０６からなる。
【００１３】
試行数設定工程１０１は、ユーザに端末の入力手段を介して降雨量時系列の生成試行数を設定させる。本発明では、全試行により得られる降雨量時系列の統計的性質が、実際の降雨現象の統計的性質と同等になることが期待される。精度がよい被害額確率分布を得るためには、試行数は例えば１００，０００等の大きな数にすることが望ましい。
【００１４】
シナリオ生成工程１０２は、シナリオを生成する。図３はシナリオ生成工程１０２の一実施例を説明する図である。降雨量時系列生成工程３０１はモンテカルロシミュレーションなどにより降雨量時系列を生成する。なお、降雨量時系列を生成する方法はモンテカルロシミュレーションに限らない。ただし、降雨量時系列を生成する方法であって、実際の降雨現象の統計的性質と、その方法によって生成される降雨量時系列の統計的性質が同等になると期待される方法である必要がある。生成する時系列の数は工程１０１で設定した試行数である。降雨量時系列生成方法としては、例えば特開 2004-28625 号公報に記載の技術を用いることができる。この方法では、過去データに基づいて降水量確率モデルを作成し、モンテカルロ法によって乱数列から降水量時系列を生成する。
【００１５】
さらに、特開 2004-117228 号公報に記載の技術を用いれば、過去データだけでなく気象庁発表の長期予報を降水量確率モデルに取り込み、将来の気象動向を反映した降水量時系列を生成することができる。生成する時系列の期間はユーザが解析したい期間に合わせて指定する。期間の選び方には２通りがある。第１の選び方は期日に着目した選び方である。たとえば１月１日から１２月３１日までの３６５日間または３６６日間、もしくは例年水害が多い５月１日からの１８０日間、などのように特定の期日から期日までを選んでユーザが入力する。第２の選び方は現象に着目した選び方であり、たとえば台風の来襲時、集中豪雨時、など特定の現象が起きている期間を選ぶ。この場合には台風等の現象を表示してユーザの選択を受けるようにすればよい。
【００１６】
期日に着目した第１の選び方では、工程１０６においてその期間に起こる水害被害額の確率分布が得られ、現象に着目した第２の選び方では、その現象がおきたときの水害被害額の確率分布が得られる。時間解像度は、解析対象地域および対象現象により異なり、例えば流域面積が小さく、現象の時間スケールが小さい都市部の内水氾濫を解析する場合は１０分から１時間が、河川の流域を解析する場合は１時間程度の解像度が望ましい。なお、シナリオ生成工程において、降雨量時系列を生成せずに、すでに生成された降雨量時系列を工程１０１で設定した試行数だけ記憶手段から取得してもよい。生成せずに取得する方法は、シナリオ生成に必要な時間を短縮することができる利点がある。また、過去算出したときに用いたシナリオとまったく同じシナリオで再び被害額確率分布を得ることが求められる追加実験などに適している。降雨量時系列を自動生成する技術を適用することで多数のシナリオを生成することができ、最終的により信頼性の高い統計結果を得ることができる。
【００１７】
続いて、降雨イベントに分割工程３０２は、取得した降雨量時系列を降雨イベントに分割する。
図４を用いて降雨イベントについて説明する。降雨イベントとは、工程３０１で生成された降雨量時系列の一部であって、ある時刻からある時刻までの降雨量時系列である。例えば降雨現象開始時刻から降雨現象終了時刻までの降雨強度の情報で構成される。１回の試行で１降雨量時系列が生成され、１降雨量時系列には０個以上の降雨イベントが含まれる。グラフ４０１は、降雨量時系列生成工程３０１で生成した１降雨量時系列について、縦軸に降雨強度、横軸に時間をとり表示したグラフである。生成した時系列は、すべての時系列に振られた固有の番号である試行番号４０２（図中ｉ）により管理する。矩形４０３は降雨イベントの時間的な範囲を表している。降雨イベントはすべての降雨イベントに振られた固有の番号である降雨イベント番号４０４（図中ｊ、ｊ＋１、ｊ＋２）によって管理する。さらに、降雨イベントは解析の不必要を示す解析必要フラグ４０５を持つ。解析必要状態のフラグがたっている降雨イベントについては、水理解析機能１０４にて解析が行われる。
【００１８】
降雨イベントへの分割の方法として、例えば、１回の降雨イベントに解析対象地域に水害をもたらすと推測される降雨現象が１回入るように分割する。たとえば、降雨ありの状態を1mm/hr以上の降雨量が観測された時刻とすると、降雨なしの状態から降雨ありの状態になった時刻を降雨現象開始時刻、降雨ありの状態から降雨なしの状態になりその状態が３時間持続した時刻を降雨現象終了時刻としてその区間が１の降雨イベントとなる。
【００１９】
次に、安全な降雨イベントの定義をユーザからの入力に基づいて設定する（３０３）。安全な降雨イベントとは、河川の設計容量を超えないなど、治水設備が安全に処理でき、被害の出ないことが確実だとユーザが推定する降雨現象をいう。また、安全な降雨イベントは降雨イベントの特徴量についての記述である。たとえば、降雨イベント中最大の降雨強度が50mm/hr以下かつ降雨イベント中の積算降雨量が80 mm以下である降雨イベントと定義する。この安全な降雨イベントの定義を対話的に行うために、装置にはＧＵＩ（Graphical User Interface）を備えてもよい。水害を起こすと推測される降雨イベントの定義は複雑であるため、ＧＵＩを備えることにより降雨イベントの定義の設定を支援できる。なお、この工程３０３は、安全でない降雨イベントの定義をユーザからの入力に基づいて設定し、該定義を満たす時系列のみについて解析を行うようにしてもよい。この場合、安全でない降雨イベントとは、河川の設計容量を超えるなど、治水設備が安全に処理できないおそれがあり、被害が出るおそれがあるとユーザが推定する降雨現象をいう。
【００２０】
図６、図７、図８、図９は降雨現象の条件の設定を対話的に行うためのＧＵＩの一実施例を説明する図である。グラフ６０１およびグラフ７０１は、それぞれ２種類の降雨特性を縦軸および横軸にとり、降雨イベントの頻度についての２次元ヒストグラムをコンター表示したグラフである。解析対象は生成したすべての降雨イベントであり、グラフ６０１の縦軸は最大降雨強度[mm/hr]、横軸は降雨継続時間[hr]、コンターは降雨イベントの頻度を表している。また、グラフ７０１の縦軸は最大降雨強度[mm/hr]、横軸は積算降雨量[mm]、コンターは降雨イベントの頻度を表している。同様のグラフを前記３種類の量とは異なる降雨特性に関する量、たとえば降雨開始時刻から降雨イベント中最大の降雨強度が観測されるまでの時間を降雨イベントの継続時間で割った値、または降雨イベント中の降雨強度の分散を用いて作成してもよい。これらのグラフは表示手段の画面上で相互に表示切り替えが可能とすることもできる。
【００２１】
また、過去に観測された降雨時系列を降雨イベントに分割し、グラフ６０１およびグラフ７０１に重畳して表示してもよい。このように表示することで、降雨イベント分割の方法が妥当であること、および生成された降雨時系列が実際の降雨現象と同等の統計的性質を持つことをさまざまな降雨特性から確認できる。これらのグラフ上で、ユーザは水害を起こすと推測される降雨イベントの範囲を任意の形状で指定して６０２または７０２により選択する。複数の範囲を複数のグラフから選択した場合は、それらの範囲の関係をANDまたはORから選択する。選択された降雨イベントを解析対象とした２次元ヒストグラムを、ここでは図示しない別の色等を用いたコンターで明示してもよい。
【００２２】
また、指定された範囲内の降雨イベントを時系列で表示し、詳細な内容をユーザに提示して確認を受けることもできる。図８および図９は確認のための画面の一実施例を示す図である。グラフ８０１は６０２により選択された範囲内の降雨イベントを時系列のグラフにし、１画面に並べて表示した画面である。グラフ１００１は降雨イベントの時系列グラフの拡大図である。縦軸に降雨強度、横軸に時間をとってある。このように、降雨イベントを時系列で表示することにより、ユーザが意図した降雨特性の範囲と、実際にユーザがＧＵＩで選択した範囲の降雨特性が一致していることの確認を受けることができる。この様にイベント毎に分割して管理することで、生成された時系列の統計的性質の表示・管理がしやすくなる。
【００２３】
次に工程３０４は、安全な降雨イベントを除去する。処理対象の降雨イベントが工程３０３においてユーザが設定した安全な降雨イベントの定義を満たすかどうかを調べる。定義を満たす降雨イベントの解析必要フラグ４０５を解析不要状態に、満たさない降雨イベントの解析必要フラグ４０５を解析必要状態にする。生成若しくは取得した降雨量時系列には、水害の原因となる降雨現象がごく短い期間しか含まれていない場合がある。したがって、生成された降雨量時系列をそのまま用いてシナリオを生成すると、その後の水理解析工程において、水害の原因とならない降雨現象の水理解析に長い時間を要することになる。３０２乃至３０４の工程で水害を起こさない通常の降雨現象を判別し、通常の降雨現象を水理解析にかけないことにより、水理解析工程１０４を高速化することができる。よって、本願発明の実施にこれらの工程は必ずしも必要ではない。これらの工程を実装しない場合は、降雨量時系列を降雨イベントに分割せずに、生成した降雨量時系列の全期間を１つの降雨イベントとし、降雨イベントの解析必要フラグ４０５を解析必要状態にして工程３０５に進むことができる。
【００２４】
次に解析必要フラグ４０５が解析必要状態である全ての降雨イベントについて、工程３０６および工程３０７を行う（３０５）。
工程３０６は、降雨イベントを元にシナリオ５０１を生成する。具体的には、シナリオを一意に識別する識別子として、シナリオ番号５０３を設定する。また、降雨イベントの元となった降雨量時系列を識別する試行番号４０２、降雨イベントを識別する降雨イベント番号４０４をそれぞれ属性５０２、５０４として格納する。
【００２５】
図５を用いてシナリオについて説明する。シナリオ５０１は、設定条件およびその条件を使った水理解析結果、および被害算定結果から構成される。シナリオは、試行番号５０２、シナリオ番号５０３、降雨イベント番号５０４、破堤条件５０５、水理解析結果５０６、物件ごとの被害額５０７から構成される。このように、シナリオとして各条件を管理することにより、多量のシナリオを管理しやすくなる。更に、特定の条件の時の結果、及び特定の結果をもたらす条件を参照しやすくなる。この性質を生かして、後述するように被害のでる降雨イベントの範囲をユーザが把握するためのＧＵＩを備えてもよい。
【００２６】
工程３０７は、シナリオ５０１の治水設備機能不全条件５０５を設定する。治水設備機能不全条件とは、治水設備が機能不全になる条件、たとえば堤防が決壊する（破堤する）条件である。破堤を想定する場合、条件５０５は破堤地点、破堤幅、破堤する河川水位を特定する情報である。外水氾濫を考慮しない場合は、破堤条件の設定は不要である。この工程は、従来用いられている破堤条件設定に関する技術等を用いることができる。この技術によると、破堤地点は歴史的に破堤しやすいことがわかっている地点などを選び、破堤幅、破堤する河川水位は経験式を用いて推定することができる。
【００２７】
または、破堤点を設定するために破堤確率を用いたモンテカルロシミュレーションを行ってもよい。モンテカルロシミュレーションを行う一実施例を説明すれば次の３工程からなる。第１の工程では、堤防に沿って破堤確率モデルを作成する。堤防をある長ごとに区切り、その区間の破堤確率を設定する。破堤確率は、堤防の高さ、幅、断面積、材質などから経験式を用いて算出する。第２の工程では作成した確率モデルと乱数とを用いて、破堤が起こる区間を決定する。再び乱数を用いて、破堤が起こる区間から破堤地点を選ぶ。第３の工程では破堤幅、破堤する水位を経験式により決定する。また、破堤のほかに、ダムが破壊する、下水があふれる、などの条件を考慮してもよい。
【００２８】
工程１０３は、すべてのシナリオについて、水理解析工程１０４と被害額算定工程１０５の処理を行う。この結果、すべてのシナリオについて、水理解析結果５０６および物件ごとの被害額５０７が求まる。各シナリオの計算結果は他のシナリオの計算結果に影響を及ぼさないので、この工程は並列処理することができる。更に、高速に結果を得るためにこの工程をグリッドコンピュータに実装してもよい。
【００２９】
工程１０４は水理解析を行う。水理解析とは水に特化した流体シミュレーションであり、水害被害のための水理解析は降雨流出、河川流下、下水道流下、氾濫流のそれぞれのシミュレーションから構成される。降雨から氾濫にいたるまでの水理解析については、既に存在する技術を用いることができる。水理解析は、対象地域に適した内容にすることが望ましい。たとえば、都市部では、下水の排水効果を正確に計算する水理解析を、河川流域では河川水位と流量を正確に計算する水理解析を行う。降雨、下水および河川から氾濫原に供給される水に対して、氾濫流解析を行う。水理解析を行う上で必要な条件は、シナリオの記述を用いる。たとえば治水設備機能不全条件５０５に破堤条件を記述した場合、河川流解析において河川水位がシナリオに記述された破堤する水位になった場合に、シナリオに記述された破堤地点において、シナリオに記述された破堤幅の破堤を起こす。河川から氾濫原に供給される流量は河川流解析により、氾濫原に供給された水の振る舞いは氾濫流解析により解析する。
【００３０】
水理解析を行う上で必要なデータ、たとえば標高、地表面粗度は、必要に応じて図には示さないＧＩＳ（Geographical Information System）を介してユーザからの設定を受けるようにすることができる。取得の際には、データの座標を緯度経度座標から計算格子座標へ変換する。氾濫流解析の結果から、計算格子ごとに浸水深および湛水時間長さを算出し、シナリオ５０１の水理解析結果５０６として管理する。これにより、シナリオと解析結果を関連付けて管理できるため、のちに再び解析するときに前回求めた結果と新たに求めた結果を比較できる。また、ある特定のシナリオについて結果を知りたい場合に参照することができる。氾濫が起きなかった場合は被害額算定工程を行わない。
【００３１】
被害額算定工程１０５は、水理解析工程１０４の処理結果を用いて注目物件について被害額を算定する。図１０は被害額算定工程１０５の一実施例を説明するための図である。入力するシナリオ１００１は、前述したとおり水理解析機能１０４で得られる結果５０６を含む。物件情報１００２は、物件に関する情報を記述したデータである。物件とは、家屋、事業所、農作物など水害の発生によってその財的価値が滅失する可能性がある資産のことである。データには例えば、物件所有者氏名、住所、資産価値、資産種類の情報を含む。保険会社の保有する保険契約データ等が該当する。アドレスマッチングデータ１００３は、物件情報に含まれる住所と緯度経度の関係を対応付けるデータであり、地理情報の分野で使われているデータである。被害額算定テーブル１００４は、過去の水害から算出した資産種類、浸水状態、および資産の損害率についての関係表である。
【００３２】
地図座標への関連付け機能１００５は、計算格子の定義を参照して水理解析結果５０６を、緯度経度など地図上の座標に関連付ける。また、アドレスマッチングデータ１００３を参照して物件情報１００２を地図上の座標に関連付ける。この座標への関連付けにより水理解析結果５０６と物件情報１００２がお互いのデータを利用できるようになる。被害額算定機能１００６は、座標に関連付けされた水理解析結果５０６および物件情報１００２から、被害額算定テーブル１００４を用いて物件ごとの被害率を算出する。被害率に物件の資産価値をかけることにより被害額５０７を算出する。以上により、物件ごとの被害額５０７を含むシナリオ１００７が出力される。保険設計などのリスク算定を行う場合には、契約物件などの関心ある物件についての被害額をできるだけ正確に求めることが求められる。物件に関する統計情報を用いていた従来技術に比較し、物件毎の情報を用い本実施例においては物件毎の被害額を求めることができる。
【００３３】
被害額確率分布算出工程１０６は、すべてのシナリオについての物件ごとの被害額に基づいて被害額確率分布を算出する。図１１は、被害額の確率分布の一実施例を説明するための図である。グラフ１１０１は被害額の確率分布である。それぞれの被害額の確率は、解析した全シナリオ１００７の物件ごとの被害額５０７をヒストグラムにまとめ、得られた被害額ごとの頻度を工程１０１で設定した試行数で割ることにより求める。従来、水害シミュレーションの主目的は最悪の被害を推定することであった。従来の手法においては、最悪の被害が生じる条件を専門家が想定する必要があった。しかし、想定された条件が最悪の被害を生じさせるかを検証することは困難であった。本願の構成によれば、工程１０１で設定する試行数だけ水害状況を考慮するので、試行中最悪の被害は明らかにわかる。算出された被害額は物理法則を反映しているため、確からしい値である。さらに無被害から最悪の被害まで、それぞれの発生する確率を連続的に求めることができる。その確率の推定誤差を減少させるためには、工程１０１で設定する試行数を増やせばよく、専門知識は必要ない。
【００３４】
なお、シナリオの想定条件５０４および５０５と、解析結果５０６および６０７の関係を調べてもよい。たとえば、降雨イベントの降雨特性を横軸に、水害被害額を縦軸にとり、降雨イベントの頻度についての2次元ヒストグラムをコンター表示した、グラフ６０１またはグラフ７０１に類するグラフを作成する。これにより、被害額と入力条件の関係を把握することができる。また、工程３０３で設定した安全な降雨イベントの定義が妥当であったかをグラフ上で確認することもできる。
【００３５】
図１２は水害のリスクまたは水害リスクの変化を表す指標の可視化方法を説明するための図である。本実施例においては、記憶手段にシナリオ１２０１を記憶し、リスク指標・推定範囲算出機能１２０２、リスク指標・推定範囲マッピング機能１２０３、リスク変化指標算出機能１２０４、リスク変化指標マッピング機能１２０５をプログラム等により端末で実現するようにしておく。
【００３６】
リスク指標・推定範囲算出部１２０２は、単数または複数の物件についてのリスク指標を算出する。リスク指標とは水害に関するリスクを定量化した指標である。図１３のグラフ１３０１はある物件の被害額確率分布を表すグラフの一実施例である。リスク指標はユーザが用途に合わせて最適なものを選択または定義して使用することができる。ここでは具体例として、一般的な住宅総合保険が保険金支払いの条件とする、床上浸水になったときの被害額の期待値m１３０２をリスク指標として、その標準偏差σ１３０３を指標の推定範囲として定義する。
【００３７】
リスク指標・推定範囲マッピング部１２０３は、前記機能１２０２で求めたリスク指標を地図上に表示する。図１４は、単数の物件についてのリスク指標表示の一実施例を説明する図である。図１３と同様に、床上浸水になったときの被害額の期待値mをリスク指標として、その標準偏差σを指標の推定範囲として説明する。地図１４０１では、凡例１４０２に示すように、被害額の期待値mと、その標準偏差σの２要素をそれぞれ楕円の縦方向の半径と横方向の半径とする楕円を物件位置に表している。更に、楕円は被害額の期待値mの大きさに応じた色１４０３により塗りつぶしてもよい。物件に関するリスク指標とその推定範囲を同時に地図上に表示することにより、ユーザは２つの値を同時に得ることができ、リスク指標および推定範囲を周囲の物件と比較して注目する物件のリスク指標の相対評価およびその確実性の評価を同時に行うことができる。なお、ユーザが地図１４０１上で単数または複数の物件をクリックしたときに、その物件に対応するリスク指標を算出しグラフ１３０１を表示してもよい。
【００３８】
また、リスク指標とその推定範囲は上記の他にも同時に可視化できる方法を採用することができる。例として、凡例１５０２の代わりに、たとえば図１５の凡例１５０１、図１６の凡例１６０１、または図１７の凡例１７０１の表現方法をとってもよい。凡例１５０１は、高い柱の高さを推定範囲の最大値、低い柱の高さを推定範囲の最小値にし、物件の位置にこの柱を表示する。高い柱および短い柱に、それぞれ推定範囲の最大値および最小値の大きさに対応する色を塗ってもよい。凡例１６０１は立体地図での表現を想定した凡例であり、物件の立体形状に塗る色の明度によりリスク指標の大きさを、彩度により推定範囲の大きさを表現する。凡例１７０１は物件の立体形状または物件を表すアイコンに塗る色を時間により変化させる凡例であり、ある時間周期で推定範囲の最小値を表す色から最大値を表す色まで段階的に変化させる。凡例１５０１を用いると、範囲の最小値、最大値を明確に表現することができる。凡例１６０１を用いると、色彩豊かに危険度を把握できるので視覚的に訴えやすく、保険のデモンストレーション等で効果的である。凡例１７０１を用いると、サイレン等一般に危険を表示するシグナルを連想させるため視覚的に訴えることができ、保険のデモンストレーション等で効果的である。
【００３９】
リスク指標として対象領域全体における被害額の期待値を算出していた従来技術より、本願によれば推定値とその範囲の２種類の情報を両方とも物件の属性として地図上に表示できる。よって、両者の情報が重要となる保険会社等でリスク算定等においては、大きな効果が期待できる。
【００４０】
リスク変化指標算出部１２０４は、リスク変化指標を算出する。リスク変化指標とは複数物件のうち一部の物件の条件を変化させたときに、水害リスクがどのように変化するかを表す指標である。この指標を活用すれば、ユーザは一部の物件の条件を変化させ、関心ある物件全体のリスクを低減させることができる。リスク変化指標はユーザが用途に合わせて最適なものを選択または定義して使用してよい。具体例として、保険の新規契約物件による既存契約物件合計の水害被害額の変化を考える。図１8および図１９はリスク変化指標の概念を説明するための図である。ここで、L(A)は単数または複数の物件Aのある水害における被害額とする。この値はシナリオ１００７の物件ごとの被害額５０７より得ることができる。グラフ１８０１およびグラフ１９０１は既存契約物件Aについての被害額L(A)を横軸に、新規契約物件aについての被害額L(a)を縦軸にとり、被害額の２次元ヒストグラムをコンターで表示したグラフである。
【００４１】
グラフ１８０１はAに被害が起きたときにaは被害が起きにくい場合の典型的なパターンである。グラフ１９０１はAに被害が起きたときにaも被害が起こりやすい場合の典型的なパターンである。このような既存契約物件Aと新規契約物件aの被害額の関係を数値化するために、リスク変化指標R(a)=σ(P(L(Ａ+a)))/σ(P(L(Ａ)))を導入する。P(L(A))はL(A)の確率分布、σ(P(L(Ａ)))はP(L(A))の標準偏差である。Ｒが１より小さい物件は、契約者全体の被害額が巨額になることを抑える物件である。このような物件を優先的に加入させることで、保険の運用を安定化することができる。なお、リスク指標は例に限らず、複数物件全体についてのリスクを表現する指標であればこの算出方法を適用できる。
【００４２】
リスク変化指標マッピング部１２０５は、リスク変化指標を地図上に表示する。ここではリスク変化指標算出部１２０４にて例示した保険金支払いリスクの変化を示す指標を引き続き用いて説明する。図２０はリスク変化指標を地図への表示の一実施例を説明するための図である。地図２００１は、地図上の全物件について求めたリスク変化指標Rをそれぞれの物件の属性として表示した地図である。２００２は既存契約物件を表す凡例であり、物件２００４が既存契約物権であることを示している。それ以外の物件は凡例２００３に示したように、リスク変化指標Rの大きさに応じた色により塗り分けられる。この地図により、一部の物件の条件変更に伴う関心ある物件全体の水害リスクの変化をわかりやすく表示でき、保険を安定化させる物件の場所を地図上で直感的に把握できる。さらに詳細な情報を提供する手段として、ユーザが物件２００５をクリックしたときに、前述したグラフ１８０１またはグラフ１９０１を表示してもよい。このように、地図とグラフを連携させることにより、ユーザはリスクの空間的な分布と確率的な分布の両方を把握することができる。
【００４３】
水害の特徴として、右岸側が破堤すると反対側の左岸側の被害が少なくなるなど、同時に被害を受けにくい地域が存在する。よって、たとえば水害を担保する保険の場合、右岸と左岸の両方の物件と均等に契約すると一度の水害で支払う保険金を軽減できる。このように、保険契約物件のうち同時に被害を受けやすい地域の物件との契約を減らす、または同時に被害を受けにくい地域の物件との契約を増やすと、水害に伴う保険金支払いリスクを分散できる。したがって、対象領域全体における被害額を算出するために物件の条件変更と水害リスクの変化の関係の数値化、およびその表示はできない従来技術に比較して本願によればリスク変化を表す指標を、物件の属性として地図上に表示できユーザメリットが得られる。
【００４４】
本願を用いることにより、保険設計など高度なリスク評価が必要な業務において、家屋、事業所、農作物など水害の発生によってその財的価値が減失する可能性がある物件の抱える水害リスクを評価するために、水害被害の統計値を推定し、水害被害の統計値を用いて算出したリスク指標を地図およびグラフ上に表示するシステムに関する。
【００４５】
尚、本願において開示した処理はプログラムとしてコンピュータの記憶手段に格納し、読み出すことで実現することができる。この場合、フローチャートに示した各ステップはコンピュータの機能として実現される。更に、例示したＧＵＩについてはコンピュータに接続される表示手段上に表示し、キーボード等の入力手段を介した入力に基づいて動作するようにする。
【００４６】
本発明にかかわる水害被害の推定方法を実行する装置の一実施例を図２１に示す。この装置は、試行数設定部２１０１、シナリオ生成部２１０２、繰り返し計算部２１０３、水理解析部２１０４、被害額算定部２１０５、被害額確率分布算出部２１０６、オペレーティングシステム２１０７、ＧＩＳ２１０８、を格納した外部記憶装置２１０９、ＣＰＵ２１１０、主記憶装置２１１１、キーボード２１１２、マウス２１１３、ディスプレイ２１１４、が通信バス２１１５でつながる構成をとる。各部の実行機能は上記説明した通りである。
【００４７】
また、シナリオを自動生成し、物理シミュレーションを実行し、物理シミュレーション結果を被害額など注目する量について統計をとり、地図上に表示する本願に記載した方法は、物理過程をシミュレーションにより再現でき、かつそのシミュレーションを行ううえでいくつかの条件を想定する必要がある場合において、本願と同等の方法により本願と同等の効果をもたらす。たとえば、火災被害、風害被害、地震被害などについてのリスク算定が挙げられる。ただし、他の災害被害に適用した場合、本願に記載した水理解析工程およびシナリオ生成工程は、それぞれ、他の災害シミュレーションおよび他の災害シミュレーションを実行する上で想定する必要があるいくつかの条件に関しての確率モデルを用いた生成方法に変更する必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に関わる水害被害の統計値を推定するシステムの一実施形態を説明する流れ図である。
【図２】従来の代表的な水害被害額算出方法を表す流れ図である。
【図３】シナリオ生成機能１０２の一実施例を説明する流れ図である。
【図４】降雨イベントの概念を説明するための図である。
【図５】シナリオの一実施例を説明するための図である。
【図６】降雨現象の条件設定を対話的に行うためのＧＵＩの一実施例を説明するための第１の図である。
【図７】降雨現象の条件設定を対話的に行うためのＧＵＩの一実施例を説明するための第２の図である。
【図８】降雨現象の条件設定を対話的に行うためのＧＵＩの一実施例を説明するための第３の図である。
【図９】降雨現象の条件設定を対話的に行うためのＧＵＩの一実施例を説明するための第４の図である。
【図１０】被害額算定工程１０５の一実施例を説明するための機能構成図である。
【図１１】本発明により得られる被害額の確率分布の一実施例を説明するための図である。
【図１２】水害のリスクまたは水害リスクの変化を表す指標の可視化方法の一実施例を説明するための図である。
【図１３】リスク指標の概念を説明するための第１の図である。
【図１４】リスク指標を地図またはグラフに表示する機能の一実施例を説明するための第１の図である。
【図１５】リスク指標を地図またはグラフに表示する機能の一実施例を説明するための第２の図である。
【図１６】リスク指標を地図またはグラフに表示する機能の一実施例を説明するための第３の図である。
【図１７】リスク指標を地図またはグラフに表示する機能の一実施例を説明するための第４の図である。
【図１８】リスク変化指標の概念の一実施例を説明するための第１の図である。
【図１９】リスク変化指標の概念の一実施例を説明するための第２の図である。
【図２０】リスク変化指標を地図またはグラフに表示する機能の一実施例を説明するための図である。
【図２１】水害被害の推定方法を実行する装置の一実施例を説明する図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０１…試行数設定工程、１０２…シナリオ生成工程、１０３…全シナリオについて工程１０４および工程１０５を繰り返す工程、１０４…水理解析工程、１０５…被害額算定工程、１０６…被害額確率分布算出工程。
【図１】
2006004212.tif 000003
【図３】
2006004212.tif 000004
【図４】
2006004212.tif 000005
【図５】
2006004212.tif 000006
【図１０】
2006004212.tif 000007
【図１１】
2006004212.tif 000008
【図１２】
2006004212.tif 000009
【図１３】
2006004212.tif 000010
【図１４】
2006004212.tif 000011
【図１５】
2006004212.tif 000012
【図１６】
2006004212.tif 000013
【図１７】
2006004212.tif 000014
【図１８】
2006004212.tif 000015
【図１９】
2006004212.tif 000016
【図２０】
2006004212.tif 000017
【図２１】
2006004212.tif 000018
【図２】
2006004212.tif 000019
【図６】
2006004212.tif 000020
【図７】
2006004212.tif 000021
【図８】
2006004212.tif 000022
【図９】
2006004212.tif 000023